贝恩公司（Bain & Company）最新研究显示，人工智能基础设施支出正迅猛增长。预计到2031年，企业在设施、处理器、内存和网络方面的年度支出将攀升至1.5万亿美元。为维持这一投资规模，该行业必须挖掘更多商业价值以证明巨额投入的合理性。
贝恩估算，若假设基础设施支出占销售额的25%——这一比例虽大胆但与云计算早期发展阶段相符——AI行业需要实现约6万亿美元的年收入才能支撑当前的投入力度。数学模型显示，现有产品收益远不足以覆盖成本，寻找新收入来源已迫在眉睫。
收入结构：新产品为主力，消费端贡献有限
在预期的6万亿美元收入中，最大份额约4.2万亿美元将来自搜索、广告、自动驾驶系统及物理AI等新产品。值得注意的是，这些领域目前大多仍处于萌芽状态。
企业生产力提升位居第二。随着AI深入软件开发、销售、营销、客户支持及IT运营，预计将为行业增加1万亿至1.4万亿美元的产值。相比之下，消费者订阅和广告收入贡献较小，即便服务覆盖数十亿用户，其规模也仅为2000亿至4000亿美元。
为加速AI在实际工作场景中的落地，领先AI实验室已投入超过97.5亿美元用于工程研发。贝恩全球科技业务主席David Crawford指出：“AI基础设施的经济模式要求产生数万亿美元的新增收入，这已超出单纯生产力提升的范畴。”他补充称，行业需要涌现出超越移动互联网和云计算时代的庞大创意浪潮，未来应用有望延伸至药物发现、心理健康和能源生成等领域。
数据中心扩张加剧财务压力
随着算力需求激增，支撑AI的物理基础设施规模与成本在过去12至16个月内大致翻倍。Epoch AI数据显示，Meta位于俄亥俄州的Prometheus设施在2025年拥有600兆瓦（MW）容量，预计成本为240亿美元。
根据预测，该设施到2027年容量可能达到2GW，成本升至800亿美元；2029年增至5GW，成本达1750亿美元；到2030年，容量可能达到9GW，总花费高达2000亿美元。这些设施还需配套电力发电、电网连接、先进半导体及熟练工人等资源。
尽管确保足够计算能力是行业当务之急，但报告强调，更核心的问题在于能否创造出足够的经济价值，以证明这些天文数字般的投入具有合理性。